테스트 데이터를 걷어내고 실제 서비스 성과 분석하기

콘텐츠 완료 수치만으로는 이용자가 어느 단계에서 이탈했는지 알 수 없다. Hive 애널리틱스의 차트로 콘텐츠 수락·완료 규모와 완료율의 변화를 먼저 확인하고, 변화가 두드러진 시점은 퍼널로 이어서 단계별 전환·이탈 구간을 좁혀볼 수 있다. 이 흐름을 반복하면 기획 의도와 실제 이용 행동의 차이를 구체적인 구간 단위로 파악할 수 있다. 새로운 콘텐츠를 공개하면 참여 이용자 수와 완료 횟수부터 살펴보게 […]

주의) 이 글은 eBPF 자체의 동작 원리나 쿠버네티스 자체의 동작 원리를 설명하는 글이 아니다. Cilium은 쿠버네티스를 위한 eBPF 기반 네트워킹·보안·가시성(Observability) 플랫폼이다. 쿠버네티스에 배포된 파드는 저마다 IP를 가진 채로 죽고 다시 뜨기를 반복한다. 그때마다 IP가 바뀌고, 배포 한 번에 수십 개의 IP가 사라지고 새로 생기기 때문에 전통적인 제어 규칙인 IPTables는 그때마다 재작성이 필요하다. 이는 성능 저하로 […]

내부 QA·직원 계정의 활동이 섞이면 매출, 로그인, 콘텐츠 참여 지표가 실제와 다르게 보인다. Hive 애널리틱스의 지표 제외 유저 관리에서 유저 ID 또는 디바이스 ID를 한 번 등록하면, 해당 유저의 이벤트 데이터가 모든 차트와 대시보드에 자동으로 제외된다. 계정이 많을 때는 파일로 한꺼번에 등록해 반복 설정 부담을 줄일 수 있다. 내부 활동이 섞인 지표 게임을 출시하거나 새로운 […]

활성 사용자(AU), 매출처럼 자주 쓰는 지표도 계산 기준이 다르면 같은 기간을 조회해도 서로 다른 수치가 나온다. Hive 애널리틱스의 메트릭 기능을 사용하면 이벤트와 집계 방식, 계산식을 조합한 지표 정의를 하나로 저장해 여러 차트와 대시보드에서 재사용할 수 있다. 메트릭을 수정하면 이를 사용하는 모든 화면에 반영되므로, 조직 전체가 같은 기준으로 데이터를 보고 소통할 수 있다. 같은 이름, 다른 […]

오픈AI(OpenAI)가 오는 8월 31일, 서울에서 개최하는 게임 개발 해커톤 ‘오픈AI 게임 빌더스 서울(OpenAI Game Builders Seoul)’에 참여할 한국 대표 게임 개발자 12인의 라인업을 공개했다. ‘바람의나라’, ‘리니지’, ‘메이플스토리’, ‘던전앤파이터’, ‘애니팡’, ‘쿠키런’ 등 한국 게임 산업의 흐름을 만들어 온 전설적인 게임 개발자들이 한자리에 모인다. 이들은 치열한 예선 경쟁을 뚫고 올라온 40팀과 만나 멘토로서 개발 경험과 조언을 들려줄 […]

전체 지표만으로는 드러나지 않는 성과 차이는 국가, 마켓, OS 등 이용자 조건별로 데이터를 나눠봐야 확인할 수 있다. Hive 애널리틱스에서 국가·마켓 수준부터 OS, 앱 버전, 기기 모델 등으로 범위를 단계적으로 좁혀가면 원인이 집중된 지점을 구체화할 수 있다. 전체 지표에 가려지는 성과 차이 전체 결과가 안정적으로 보여도 모든 이용자 그룹이 같은 양상을 보이는 것은 아니다. 유입 환경에 […]

Hive 애널리틱스 모바일에서는 PC에서 만든 대시보드를 그대로 조회하며, 기간과 필터를 바꿔가며 활성 사용자(AU)·신규 사용자(NU)·결제 사용자(PU)·매출 등 KPI와 전일 대비 증감률을 확인할 수 있다. 라이브 이벤트 점검, 경영진 현황 공유, 이상 징후 점검, 기간별 추이 분석처럼 이동 중 자주 마주치는 상황에 맞춰 활용하면 된다. 사무실 밖에서도 이어지는 게임 운영 신규 론칭, 대규모 업데이트, 시즌 이벤트 직후에는 […]

오픈AI(OpenAI)가 전 세계 최초로 코덱스(Codex)를 활용한 게임 개발 해커톤 ‘오픈AI 게임 빌더스 서울(OpenAI Game Builders Seoul)’을 오는 8월 31일 개최한다. 이번 행사는 세계적인 게임 산업과 뛰어난 개발자 커뮤니티를 갖춘 한국에서 AI 기반의 새로운 게임 제작 방식을 모색하기 위해 마련됐다. 컴투스는 행사 지원사로 참여해 참가자들이 게임 개발부터 서비스 준비까지 이어갈 수 있도록 게임 백엔드 플랫폼 하이브(Hive) […]